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TensorFlow(1.0.0)の開発環境構築方法(Mac)

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はじめに

Pythonの開発環境が全くない状態からTensorFlowの開発環境を構築する方法を説明します。

なので、すでにPythonでプログラミングしている方はTensorFlowの部分だけかいつまんで読んでください。本記事のターゲットは「Python? ピー…ツォン? よくわからんけどTensorFlow使いたいぜ」的な人です(ちょっと前までの私)。


環境


  • OS:macOS Sierra 10.12.3

  • Homebrew:1.1.11
    Homebrew/homebrew-core (git revision f9140; last commit 2017-03-26)

  • pyenv:1.0.9

  • Python:3.6.1

  • TensorFlow:1.0.0

  • PyCharm:Community Edition 2017.1 (PC-171.3780.115)


開発環境構築


Homebrewのインストール・アップデート

インストール手順は省略します。

すでにインストールされている場合、アップデートのみ実行します。

$ brew update


pyenv-virtualenvのインストール

pyenv-virtualenvは、Python環境の仮想化ツールです。実環境を汚さずにTensorFlow用のPython環境を構築できるので導入します。

$ brew install pyenv-virtualenv

~/.bash_profile に以下を追記し、パスを通します。


.bash_profile

export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"

if [ -d "${PYENV_ROOT}" ]; then
export PATH="$PATH:$HOME/.pyenv/bin"
eval "$(pyenv init -)"
eval "$(pyenv virtualenv-init -)"
fi


Python3系のインストール

PythonをAnacondaでインストールします。Anacondaとは、Pythonとその主なパッケージを一括でインストールできるパッケージです。

以下のコマンドを実行し、Anacondaの最新バージョンを確認します。2017/03/27時点では「anaconda3-4.3.0」が最新です。

$ pyenv install -l

Available versions:

anaconda-1.4.0
anaconda-1.5.0

anaconda3-4.3.0

Anacondaの最新バージョンをインストールします。通信環境によっては時間がかかります。

$ pyenv install anaconda3-4.3.0

エラーが発生した場合、以下を実行してから再度Anacondaをインストールします。

$ xcode-select --install

$ pyenv rehash

Anacondaのインストールが完了したら、インストールされたか確認します。「anaconda3-4.3.0」があればOKです。

$ pyenv versions

* system (set by /Users/{ユーザー名}/.pyenv/version)
anaconda3-4.3.0

$ ls ~/.pyenv/versions/
anaconda3-4.3.0


仮想環境作成

「anaconda3-4.3.0」を元に、任意の名前の仮想環境を作成します。ここでは「tensorFlow」とします。

$ pyenv virtualenv anaconda3-4.3.0 tensorFlow

$ pyenv rehash

仮想環境が作成されたか確認します。「anaconda3-4.3.0/envs/tensorFlow」と「tensorFlow」があればOKです。この2つの違いはまだわかっていません。。

$ pyenv versions

* system (set by /Users/{ユーザー名}/.pyenv/version)
anaconda3-4.3.0
anaconda3-4.3.0/envs/tensorFlow
tensorFlow


仮想環境の切替

先ほど作成した仮想環境に切り替えます。

$ pyenv global tensorFlow

環境が切り替わったか確認します。「tensorFlow」の先頭に「*」が付いていれば環境が切り替わっています。Pythonのバージョンも確認しておきます。anaconda3-4.3.0では3.6.1のようです。

$ pyenv versions

system
anaconda3-4.3.0
anaconda3-4.3.0/envs/tensorFlow
* tensorFlow (set by /Users/{ユーザー名}/.pyenv/version)

$ python --version
Python 3.6.1 :: Continuum Analytics, Inc.


pip3のインストール・アップデート

Python3系のパッケージ管理ツールであるpip3をインストールします。

$ sudo easy_install pip

$ sudo easy_install --upgrade six
$ pip install --upgrade pip


パッケージのインストール

matplotlibはグラフ描写ライブラリで、よく使うのでインストールしておきます。

jupyterは簡単にいうとPythonを対話式で動かすツールです。PyCharmを使う場合は不要かもしれませんが、便利なのでインストールしておきます。

$ sudo pip3 install matplotlib

$ sudo pip3 install jupyter

どちらもAnacondaに含まれているはずなのに、なぜかここでインストールしないと使えないです。パッケージも引き継がれると思うのですが。。


TensorFlowのインストール

公式サイトの5.を参照し、環境に合ったTensorFlowをpip3でインストールします。

私が使用しているMacBookはGPUを積んでいないため、CPU onlyを選択しました。

# Mac OS X, CPU only, Python 3.n

$ pip3 install --upgrade tensorflow


仮想環境の再切替

後述しますが、別の箇所でPython環境を指定するため、ターミナルで指定した仮想環境は元に戻して構いません。

$ pyenv global system


仮想環境のアンインストール

もし仮想環境を削除したい場合、以下のコマンドを実行します。

$ sudo pyenv uninstall -f {仮想環境名}


PyCharmのインストール

PythonのIDEであるPyCharm(パイチャーム)をインストールします。

公式サイトからCommunity(無料版)の[DOWNLOAD]ボタンをクリックしてインストーラをダウンロードします。通信環境によっては時間がかかります。

ダウンロードが完了したら、ダブルクリックで実行してインストールします。

インストールしたら起動します。新規インストールなので、「Do not import settings」を選択して[OK]ボタンをクリックします。

Initial Configuration(初期設定)はSkipしていいです。


PyCharmの設定

PyCharmの設定を変更します。


1行に80文字以上記述すると警告を出すようにする

∵PEP8(Pythonのコーディング規約)が1行79文字までと定めているため

Preferences…

Editor > Code Style

Default Options

Right margin (columns):120→79


空白行のスペースを可視化する

∵空白行にスペースを含めたくないため

Preferences…

Editor > General > Appearance

Show whitespaces:OFF→ON

Trailing以外OFFにする


補完時に大文字小文字を区別しない

Preferences…

Editor > General > Code Completion

Code Completion

Case sensitive completion: First letter→None


Vimプラグインの導入

こちらはお好みで入れてください。

Preferences…

Plugins

Install JetBrains plugin…

「vim」で検索してIdeaVimをインストールする


PyCharmのプロジェクト作成

Create New Project

- Location:プロジェクトのパスです。

最後の部分がプロジェクト名になるので、「tensorFlowTest」のように変更します。

- Interpreter:適用するPython環境です。

作成した仮想環境「~/.pyenv/versions/tensorFlow/bin/python」を選択すればOKです。

そのあとに表示されるTipはCloseしていいです。


おわりに

これでTensorFlowの開発環境構築は完了です。素敵なTensorFlowライフを楽しみましょう!


参考リンク